По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 658. 58

Предиктивная аналитика в практике эксплуатации механического оборудования

Сидоров В. А. д-р тех. наук, профессор, е-mail: sidorov_va58@mail.ru, Донецкий национальный технический университет, Донецк
Сушко А. Е. канд. тех. наук, ООО НПО «ДИАТЕХ», Москва

Повышение безотказности механического оборудования промышленных предприятий в настоящее время все чаще связывают с созданием цифровых двойников и возможностями предиктивной аналитики. В технической диагностике одна из задач также связана с прогнозированием. Вопрос о том, насколько эти два направления совпадают, в статье рассмотрен на практических примерах наблюдения за изменением технического состояния, в первую очередь по вибрационным показателям механического оборудования промышленных предприятий. Приведенные примеры показывают возможные направления развития подходов предиктивной аналитики в реальных условиях.

Литература:

1. Министерство энергетики Российской Федерации. Приказ от 26 июля 2017 г. №676. «Об утверждении методики оценки технического состояния основного технологического оборудования и линий электропередачи электрических станций и электрических сетей».

2. Сквозной ТОиР: Оптимальный подход к управлению надежностью оборудования. Эл. ресурс. URL: https://проекты-и-решения.рф/baza-znaniy (дата обращения: 20.06.2024).

3. Димрус. Диагностические решения в энергетике. Эл. ресурс. URL: https://dimrus.ru/tdm.html (дата обращения: 20.06.2024).

4. Сигель, Э. Просчитать будущее: кто кликнет, купит, соврет или умрет. Predictive Analytics. — М.: Альпина Паблишер, 2014. — 374 с. — ISBN 978-5-9614-4541-1.

5. Миллнер, Д., Хан, Н. HR-аналитика. Практическое руководство по работе с персоналом на основе больших данных. Introduction to People Analytics: A practical guide to data-driven HR. — М.: Альпина Паблишер, 2022. — 384 с. — ISBN 978-5-9614-7831-0.

6. Предиктивная система аналитики и прогнозирования энергопотребления предприятия на основе IIoT. Эл. ресурс. URL: https://bigchallenges.ru/projects2023/bigchalangesn232 (дата обращения: 20.06.2024).

7. Почепский, О. Предиктивная аналитика: что это такое, методы и инструменты прогностического анализа. Эл. ресурс. URL: https://www.cleverence.ru/articles/auto-busines/prediktivnaya-analitika-chtoeto-takoe-metody-i-instrumenty-prognosticheskogo-analiza/ (дата обращения: 20.06.2024).

8. Предиктивный анализ: блажь или реальная экономия? Эл. ресурс. URL: https://formatkoda.ru/ blog/prediktivnyj-analiz-blazh-ili-realnaya-ekonomiya (дата обращения: 20.06.2024).

9. «Северсталь» внедрила технологию интеллектуального анализа бизнес-процессов. Эл. ресурс. URL: https://severstal.com/rus/media/archive/2020-11-03-severstal-vnedrila-tekhnologiyuintellektualnogo-analiza-biznes-protsessov/ (дата обращения: 20.06.2024).

10. Машинное зрение на страже экологии. Эл. ресурс. URL: https://mmk.ru/ru/press-center/news/ mashinnoe-zrenie-na-strazhe-ekologii/ (дата обращения: 20.06.2024).

11. Индустрия 4.0. Горно-обогатительный комбинат. Что первично — задачи или данные? Эл. ресурс. URL: https://habr.com/ru/articles/529068/ (дата обращения: 20.06.2024).

12. Методические указания по проведению экспертных обследований вентиляторных установок главного проветривания. РД 03-427-01 (утв. Постановлением Госгортехнадзора РФ от 20.12.2001 №61).

13. ГОСТ Р ИСО 13381-1-2016. Контроль состояния и диагностика машин. Прогнозирование технического состояния. Часть 1. Общее руководство.

14. Kostjukov, A. V. Оценка работоспособности машин и агрегатов по трендам вибропараметров // Dynamics of machine aggregates: proc. of the 5th Intern, conf. Gabcikovo, 2000. C. 101–104.

15. Сушко, А. Е., Грибанов, В. А. Проблемы оценки технического состояния динамического оборудования опасных производственных объектов // Безопасность труда в промышленности. — 2011. — №10. — С. 58–65.

16. Радчик, И. И. Из истории создания стационарной системы контроля вибрации «Алмаз — 7010» / И. И. Радчик // Вибрационная диагностика. — 2006 — №2. — С. 22–23.

17. Артюх, В. Г. Нагрузки и перегрузки в металлургических машинах: монография. — Мариуполь: ПГТУ, 2008. — 244 с.

18. Иванченко, Ф. К. Расчеты грузоподъемных и транспортирующих машин / Ф. К. Иванченко, В. С. Бондарев, Н. П. Колесник, В. Я. Барабанов. — Киев, издательское объединение «Вища школа», Головное изд-во, 1978. — 576 с.

19. Седуш, В. Я. История технического обслуживания и ремонта в России / В. Я. Седуш, В. А. Сидоров, А. Е. Сушко // Главный механик. — 2016. — №12 (162). — С. 39–54.

20. Нищета, В. В. Системы автоматизированного управления — классификация и применение // Вибрация машин: измерение, снижение, защита. — 2009. — №4. — С. 36–41.

21. Сидоров, В. А. Особенности стационарных систем вибрационного контроля металлургических машин // Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации. — 2017. — №12. — С. 3–84.

Учет множества признаков неисправности оборудования реализуется при определении индекса технического состояния (ИТС) — интегрального показателя технического состояния, который объединяет значения ряда других показателей технического состояния в единую величину, удобную для сравнения и оценки. Применяется Министерством энергетики Российской Федерации [1] для расчета ИТС единицы основного технологического оборудования по формуле:

ИТС = Σ (KBУi × ИТСУi),

где: KBУi — значение весового коэффициента для i-гo функционального узла или обобщенного узла; ИТСУi — рассчитанный индекс технического состояния i-гo функционального узла или обобщенного узла.

Алгоритм применения ИТС фирмой «Галактика ЕАМ 5.5» [2] показан на рис. 1.

Данный подход используется фирмой «Димрус» [3] в комплексной системе мониторинга и диагностики состояния силовых трансформаторов (TDM). Определяемый коэффициент технического состояния оборудования изменяется в пределах одного межремонтного цикла, а индекс технического состояния обычно монотонно уменьшается, незначительно изменяясь при возникновении и устранении дефектных состояний.

Опыт применения ИТС в тепловой энергетике, изложенный в нормативных документах и отраслевых отчетах, показывает, с одной стороны, высокую эффективность данного подхода при планировании мероприятий ТОиР на основе данных о текущем и прогнозируемом состояния основного технологического оборудования, а с другой — необходимость переработки и адаптации существующих методик под конкретные задачи путем развития методов поузлового диагностирования и создания методик под конкретные типы технологического оборудования с учетом существующих данных и программной реализации расчета.

Охват большого количества показателей повышает инертность ИТС. Это определяется различной скоростью изменения состояния элементов и, соответственно, их симптомов. Обоснование значений коэффициентов весомости также является сложной задачей. Для механического оборудования критическими показателями являются: температура, вибрация, уровень смазки, состояние уплотнений и др. Для электрического оборудования (трансформаторов) — это температура наиболее нагретой точки оболочки, старение изоляции, влагосодержание в масле и в твердой изоляции, растворенные газы в масле и др. Объединение данных показателей приводит к снижению точности прогноза изменения технического состояния объекта.

Для Цитирования:
Сидоров В. А., Сушко А. Е., Предиктивная аналитика в практике эксплуатации механического оборудования. Главный инженер. Управление промышленным производством. 2024;11.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: